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針對如何高效地識別出視頻中具有代表性的內(nèi)容問題，提出了一種對不同的視頻幀賦予不同重要性的視頻摘要算法。首先使用長短期記憶網(wǎng)絡來建模視頻序列的時序關系，然后利用自注意力機制建模視頻中不同幀的重要性程度并提取全局特征，最后通過每一幀回歸得到的重要性得分進行采樣，并使用強化學習策略優(yōu)化模型參數(shù)。其中，強化學習的動作定義為每一幀選或者不選，狀態(tài)定義為當前這個視頻的選擇情況，反饋信號使用多樣性和代表性代價。在2個公開數(shù)據(jù)集 Summe和 Tvsum中進行視頻摘要實驗，并使用F-度量來衡量這2個數(shù)據(jù)集上不同視頻摘要算法的準確度，實驗結果表明，提出的視頻摘要算法結果要優(yōu)于其他算法。
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